◆ 在回归分析中,自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合
昨天看到一篇文章激发起了我很多兴趣点,文章的题目是 Spark Love Tensorflow,心想何止如此,LP love tensorflow & spark,之前谜之Love Tensorflow,花了三年的时候把它收入麾下,19年开始接触spark,同样激发出不少火花,同时学习了scala语言(人生太短,python吧),也想花二到三年的时间将spark拿下。
从How-Old.net说起 大家是否玩过How-Old.net呢? 这个网站能够推测出相片中人物的年龄与性别~ 好神奇~想知道它是如何实现的吗? 在它的背后,使用了人脸识别、 机器学习、
简单线性回归:影响Y的因素唯一,只有一个。 多元线性回归:影响Y的因数不唯一,有多个。
记得刚工作的时候,用的第一个模型就是逻辑回归。虽然从大二(大一暑假参加系里建模培训,感谢老师!)就参加了全国大学生数学建模比赛,直到研究生一直在参加数学建模,也获了大大小小一些奖。
如果问题是研究和解决某一变量是否影响或者怎么影响其它变量,又或者是研究变量之间的关系以及关系的程度,这样的场景,我们可以使用回归的思维和方法。
lmplot是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。通过lmplot我们可以直观地总览数据的内在关系。显示每个数据集的线性回归结果,xy变量,利用'hue'、'col'、'row'参数来控制绘图变量。可以把它看作分类绘图依据。
数据库:一个存储数据的工具。因为Python是内存计算,难以处理几十G的数据,所以有时数据清洗需在数据库中进行。
我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据,而回归则是对连续型的数据做出处理,回归的目的是预测数值型数据的目标值。
那我们如何在Python中实现呢? 利⽤Python强⼤的数据分析⼯具来处理数据。 Numpy提供了数组功能,以及对数据进⾏快速处理的函数。Numpy还是很多⾼级扩展库的依赖,⽐如Pandas,Scikit_Learn等都依赖于它。 Scikit_Learn扩展库,这是⼀个机器学习相关的库。它提供了完善的机器学习⼯具箱,包括数据预处理、分类、回归、预测等。
本文试图成为理解和执行线性回归所需的参考。虽然算法很简单,但只有少数人真正理解了基本原理。
本文介绍线性回归模型,从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题,以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失,然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况,分别对应岭回归和Lasso回归,最后考虑到线性回归的局限性,介绍了一种局部加权线性回归,增加其非线性表示能力
线性回归作为监督学习中经典的回归模型之一,是初学者入门非常好的开始。宏观上考虑理解性的概念,我想我们在初中可能就接触过,y=ax,x为自变量,y为因变量,a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数,那么给我一个x,我就能得到一个y,由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑,不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢?
在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据(查看文末了解数据获取方式)是否每年收入超过25万
线性回归是最流行和讨论最多的模型之一,它无疑是深入机器学习(ML)的入门之路。这种简单、直接的建模方法值得学习,这是进入ML的第一步。
进行程序训练之前,需已经成功安装好深度学习环境 若没有安装环境,可以参考:深度学习环境安装教程,进行环境安装。
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在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
由点与点之间的关系反推出函数表达式的过程就是回归,回归在机器学习中解决的问题就是值预测问题;确定一条最好的直线来拟合所有的点,假设直线是y=W0+W1X,确定直线就是确定W0和W1的值;
线性回归是一种统计学中的预测分析,该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线(也称为回归线)在独立(输入)变量和因变量(输出)之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系,而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。
我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression),我们可以将回归理解为一个变量(例如销售额)的变化是如何影响到其他变量(如用户数)的。对于机器学习技术来说,这是一个很好的开端,它们是构成其他更加复杂技术的基础。
注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误,希望与我联系,若内容有侵权,同样也希望告知,我会尽快删除。这部分本应该加上实验的部分,实验的部分在后期有时间再补上。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分: 概述 - Spark分布式处理 - 线性回归(linear Regression) - 梯度下降(Gradient Descent)
在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据(查看文末了解数据获取方式)是否每年收入超过25万(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在本文中,我们将在贝叶斯框架中引入回归建模,并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
「学习内容总结自 udacity 的深度学习课程,截图来自 udacity 的课件」
那么转化为 Java/Python/C 源代码有什么用呢?想象一下如果我们使用 ML 框架(scikit-learn\XGBoost\LightGBM)训练了一个模型,现在我们希望把这个模型做成应用或嵌入到已有的模型中,那么我们肯定需要考虑这些问题:
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码,一个是不调用sklearn库版本,另一个是调用sklearn库版本的
二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题,他说时间不多,就让我说思路。
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济,计算机科学,社会科学等等学科中,无论是统计分析,或者是机器学习,还是科学计算,都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它,然后再尝试更复杂的方法。
线性回归和梯度下降模型 概要 本文主要讲解线性回归模型的原理,并以python和paddlepaddle为例讲解怎么实现一个线性回归模型,并用matplotlib画出训练后的效果。 线性回归 机器学
线性回归对已有数据进行建模,可以对未来数据进行预测。有些人觉得线性回归太过简单,甚至不屑于称之为机器学习;另外一些人觉得很多编程库已经对线性回归做了封装,使用时调用一下函数就好,不必了解太多数学推导过程。实际上,线性回归是所有机器学习技术的一个最好起点,很多复杂的机器学习技术以及当前大火的深度神经网络都或多或少基于线性回归。
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在介绍机器学习中回归分析的基本概念,包括什么是回归分析,线性回归,别忘了还有非线性回归,OLS能很好地解决特征间无线性相关性的问题,但是对多重线性回归任务会失真。 1 回归分析 回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种方法,是机器学习中重要的一个模块,在sklearn机器学习库中有广泛的算法实现,如OLS,脊回归等。 2 多元回归 回归分析按照涉及的变量,即机器学习中特征的个数,分为一元回归和多元回归分析,如果预测的特征仅有一个,则为一元回归,否则
回归之所以能预测是因为他通过历史数据,摸透了“套路”,然后通过这个套路来预测未来的结果。
上次的 ITA 项目开始接触机器学习相关的知识,从本文开始,我将学习并介绍机器学习最常用的几种算法,并使用 scikit-learn 相关模型完成相关算法的 demo。
原文链接:https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_11_regression_1.html
回归最初是遗传学中的一个名词,是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的,他在研究人类身高的时候发现:高个子回归人类的平均身高,而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高; 回归整体逻辑 回归分析(Regression Analysis) 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3… …)之间的回归模型,来预测因变量y的发展趋向。 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归 多重线性回归 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 回归分析的步骤 根据预
线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。
线性回归用于根据连续变量估算实际值(房屋成本,看涨期权,总销售额等)。在这里,我们通过拟合最佳线来建立独立变量和因变量之间的关系。该最佳拟合线称为回归线,并由线性方程Y = a * X + b表示。
第二天100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析,我们学习了简单线性回归分析,这个模型非常简单,很容易理解。实现方式是sklearn中的LinearRegression,我们也学习了LinearRegression的四个参数,fit_intercept、normalize、copy_X、n_jobs。然后介绍了LinearRegression的几个用法,fit(X,y)、predict(X)、score(X,y)。最后学习了matplotlib.pyplot将训练集结果和测试集结果可视化。
"If you stumble make it part of the dance.—— 作者不详"
在学习线性回归的时候,我们已经理解了什么是回归,回归就是确定变量之间相互依赖的定量关系的统计学方法。那么同样,在开始学习Logistic回归模型前,我们先来看看什么是分类问题。
这章介绍的针对回归类型的散点数据的可视化可能是未来机器学习最直接的助理,这章给我的感悟很多。
线性回归的因变量是连续变量,自变量可以是连续变量,也可以是分类变量。如果只有一个自变量,且只有两类,那这个回归就等同于t检验。如果只有一个自变量,且有三类或更多类,那这个回归就等同于方差分析。如果有2个自变量,一个是连续变量,一个是分类变量,那这个回归就等同于协方差分析。所以线性回归一定要认准一点,因变量一定要是连续变量。当然还有其它条件,比如独立性、线性、等方差性、正态性。。
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